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# 后端高频场景面试题—手撕代码系列

这些Java手撕代码题目覆盖了多线程编程、数据结构实现、算法优化、高并发场景设计、经典设计模式、随机数生成、实际业务场景等热门技术点，是Java面试中必备的高频考点。

多线程题如生产者消费者模型、线程池实现、线程按顺序打印，考察线程安全与并发控制；

数据结构题如自定义哈希表、LRU缓存、链表操作，测试对Java集合框架的掌握；

算法题则涉及动态规划、递归回溯、分治算法等复杂度优化技巧；

高并发题如限流器设计、QPS监控、分布式锁实现，模拟真实业务需求；

经典设计模式如懒汉单例、动态代理等，体现面向对象设计能力。

通过这些高频面试题，不仅可以全面提升Java编程能力，还能在多线程、高并发、算法设计等关键面试方向精准突破，是备战Java后端开发面试的实用指南。

关键词：Java手撕代码、Java多线程面试题、数据结构实现、算法优化、高并发设计、设计模式实现、面试场景题。

# 通用解决步骤

无论是哪一类题目，都可以按以下步骤解决：

# Step 1: 明确需求和场景

  1. 仔细阅读题目：明确输入、输出、功能要求和边界条件。
    • 输入是什么？规模多大？是否有特殊条件（如空输入）？
    • 输出需要什么格式？如何校验结果正确性？
    • 有无性能或并发要求？
  2. 考虑场景特点：多线程、算法优化、高并发、分布式设计等各自有关键点。 例如：
    • 多线程：关注线程安全、同步机制。
    • 数据结构：选对合适的数据结构。
    • 算法：优化复杂度，考虑边界和特殊输入。
    • 高并发：限流、缓存、分布式锁等。

# Step 2: 设计思路

  1. 选择技术工具：明确需要的关键工具（数据结构、线程库、锁机制等）。
    • 数据结构题：优先选择效率最高的容器（如 HashMap 或 PriorityQueue）。
    • 多线程题：选用 synchronized、Lock 或线程池。
    • 高并发题：结合 Redis、Zookeeper 等工具。
  2. 设计核心流程：分解问题，定义步骤。
    • 拆解任务为小模块，每个模块实现独立功能。
    • 考虑数据流和依赖关系（先做什么，后做什么）。
  3. 确定边界条件和异常处理：明确异常场景和如何应对。

# Step 3: 编写代码

  1. 模块化编写：每个函数/类负责单一任务，便于测试和维护。
    • 如限流器，可拆为 acquireToken() 和 releaseToken() 方法。
  2. 写清楚注释：说明变量作用、方法功能及特殊逻辑。
  3. 保证代码可读性：使用清晰的命名，避免魔法数字。

# Step 4: 测试与优化

  1. 测试边界条件：空输入、极限输入（大数据量）、重复值等。
  2. 测试性能：是否达到时间/空间复杂度要求。
  3. 优化实现：如必要时使用缓存、并行计算等。

以下是更加完整和分类明确的手撕代码题目列表，覆盖多线程、数据结构、算法、高并发、系统设计等场景，并根据每一类别提供了经典题目：

# 题目大纲

# 1. 多线程场景题目

# 基础并发操作

  1. 使用三个线程按顺序打印ABC，循环打印10次。
  2. 用两个线程交替打印1到100的自然数。
  3. 实现一个线程安全的单例模式（懒汉、饿汉、双重校验锁）。
  4. 使用 ReentrantLock 实现线程的公平锁和非公平锁机制。
  5. 编写一个程序模拟哲学家进餐问题，解决死锁。
  6. 实现线程池（支持任务提交、动态调整线程数）。
  7. 实现生产者-消费者模型：
    • 一个厨师生产馒头，一个顾客消费馒头；
    • 可扩展为多个生产者和多个消费者。

# 高阶并发操作

  1. 设计一个多线程任务队列，支持优先级任务调度。
  2. 使用多线程计算矩阵的乘法结果。
  3. 实现一个阻塞队列，支持 put() 和 take() 方法。
  4. 编写一个多线程下载器，模拟分段下载文件并合并结果。
  5. 模拟一个并发计数器，记录系统访问量，保证线程安全。
  6. 实现线程间的信号量同步机制（如 Semaphore 的手写实现）。
  7. 模拟一个银行账户转账系统，保证并发安全。
  8. 实现斐波那契数列的多线程并行计算。

# 2. 数据结构实现题目

# 基本数据结构

  1. 实现一个自定义的链表，支持增删改查操作。
  2. 手写一个二叉搜索树，支持插入、查找、删除操作。
  3. 实现一个最大堆或最小堆，支持插入和堆顶删除。
  4. 手写一个栈，支持 push、pop 和获取最小值。
  5. 实现一个队列，支持动态扩容。
  6. 编写一个双向链表，支持增删操作，作为LRU缓存的基础。
  7. 实现Trie树，支持单词的插入和查找。
  8. 手写一个简单的哈希表，解决哈希冲突（拉链法）。
  9. 实现一个环形队列，支持固定容量。

# 高级数据结构

  1. 实现一个布隆过滤器，用于快速查重。
  2. 模拟一个红黑树，支持插入、删除和平衡调整。
  3. 实现一个跳表，支持快速查找和插入。
  4. 手写一个并查集，支持路径压缩。
  5. 实现一个稀疏矩阵的压缩存储及矩阵乘法。
  6. 实现一个倒排索引，用于关键词快速搜索。

# 3. 算法类问题

# 排序与查找

  1. 实现快速排序、归并排序、堆排序等。
  2. 手写二分查找，支持查找目标值及其左右边界。
  3. 求数组的第K大元素（快速选择法）。
  4. 实现一个O(n)时间复杂度的桶排序。
  5. 实现一个滑动窗口中的最大值，时间复杂度O(n)。

# 字符串操作

  1. 实现字符串的全排列算法。
  2. 判断一个字符串是否为回文。
  3. 手写字符串匹配算法（如KMP、Rabin-Karp）。
  4. 反转字符串中的单词顺序（"I love you" → "you love I"）。
  5. 统计一个字符串中每个字符的出现次数。

# 动态规划

  1. 求两个字符串的最长公共子串。
  2. 实现斐波那契数列（递归+记忆化）。
  3. 求解背包问题（01背包、完全背包）。
  4. 手写编辑距离算法（Levenshtein距离）。
  5. 求解矩阵的最短路径。

# 其他经典算法

  1. 手写大整数的加法、乘法运算。
  2. 判断一个链表是否有环，并找到环的入口。
  3. 手写Prim或Kruskal算法求最小生成树。
  4. 实现Dijkstra算法求最短路径。
  5. 从n个数中随机抽取m个数，要求等概率。

# 4. 高并发与分布式

# 限流与熔断

  1. 实现一个令牌桶算法，限制并发请求数量。
  2. 编写一个滑动窗口限流器。
  3. 实现一个简单的熔断器，当请求失败率超过阈值时触发熔断。

# 缓存

  1. 实现一个LRU缓存，支持并发读写。
  2. 模拟Redis的过期策略，支持定时删除和惰性删除。
  3. 模拟分布式缓存一致性哈希算法。

# 分布式锁

  1. 手写分布式锁，使用Redis实现。
  2. 使用Zookeeper实现分布式锁，支持重入和超时。
  3. 模拟实现一个数据库的事务锁机制。

# 消息队列

  1. 模拟实现一个消息队列，支持发布和订阅。
  2. 实现一个延迟队列，用于定时任务调度。
  3. 模拟Kafka的分区和消费者组机制。

# 分布式事务

  1. 实现一个分布式事务管理器，支持两阶段提交。
  2. 手写TCC事务的核心逻辑。
  3. 设计一个订单系统的幂等机制，防止重复处理。

# 5. 系统设计类问题

# 服务层设计

  1. 实现一个简易的HTTP服务器，支持GET和POST请求。
  2. 手写一个RPC框架，支持同步调用和异步回调。
  3. 模拟实现一个服务注册与发现（如Eureka）。

# 任务调度

  1. 实现一个定时任务调度器，支持Cron表达式解析。
  2. 模拟实现一个线程安全的任务分发器。

# 搜索引擎

  1. 设计一个全文搜索引擎，支持关键词搜索和高亮显示。
  2. 实现一个推荐系统，基于协同过滤算法。

# 数据存储

  1. 手写一个简单的文件系统，支持文件的增删改查。
  2. 实现一个内存数据库，支持简单SQL查询。
  3. 模拟一个分布式ID生成器（如雪花算法）。

# 爬虫

  1. 实现一个网页爬虫，支持URL去重和多线程抓取。
  2. 模拟实现一个反爬虫机制，限制高频访问。

# 6. 综合场景题目

  1. 模拟股票行情系统，支持订阅实时价格和价格更新通知。
  2. 实现一个在线考试系统，支持并发答题与分数统计。
  3. 设计一个多线程日志系统，支持异步写入文件。
  4. 模拟一个购物车系统，支持商品添加、删除、结算功能。
  5. 实现一个多人聊天室，支持点对点消息传递。
  6. 设计一个拼团系统，拼团成功自动发起订单。

通过这些题目，可以锻炼你在多种场景下的代码能力。建议根据自己的薄弱点，选择相关类别的题目进行重点练习。

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